Frame Generation (Kare Üretimi) Teknolojisi Nedir?

Devir değişti, artık oyunlarda yüksek performans için GPU kas gücünden çok yazılım teknolojilerinden faydalanır olduk. Eğer oyun oynuyorsanız son yıllarda “Frame Generation” terimi bir yerlerde gözünüze çarpmıştır. Belki de oyunlarda halihazırda kullanıyorsunuz. Bu teknoloji tabiri caizse yeni bir çağ başlattı.

Frame Generation, ilk olarak NVIDIA tarafından ortaya atıldı ve ekran kartlarının pazarlama sürecinde ön planda yer aldı. Kare Üretimi’nin hemen ardından, aradan fazla zaman geçmeden FPS değerlerini daha fazla yükselten Multi Frame Generation kullanıma sunuldu.

Öte taraftan AMD ve Intel de rekabetçi kalabilmek için bu işe girişmek zorundaydı, öyle de yaptılar. AMD tarafı Fluid Motion Frames teknolojisiyle sahaya çıktı. Sonrasında ise AI ML-based Frame Generation (AI ML Tabanlı Kare Üretimi) duyuruldu. Mavi takım, yapay zeka tabanlı XeSS Frame Generation (XeSS-FG) teknolojisini geliştirmeye devam ediyor.

Neyse, sözü fazla uzatmadan Kare Üretimi’nin derinliklerine dalalım. Nedir performansı belirleyici faktör haline gelen Frame Generation? Nasıl çalışır?

Frame Denilen Şey Ne?

Frame, ekran kartınız tarafından durmaksızın üretilen ve bir araya geldiklerinde oyun oynarken gördüğünüz görüntüyü oluşturan karelerdir. Kareler ne kadar sık üretilirse saniye başına o kadar fazla yenileme yapılabiliyor, o kadar fazla küçük görüntü birimi üretiliyor demektir. Oyuncuların gezegeninde, oyunların oynanabilir halde olması için en az 30 FPS olması gerektiği söylenir. Ancak ideal ve akıcı oyun deneyimi için saniye başına 60 veya üzeri (60 FPS) kare gerekir. Bunlar resmi bir kural olmasa da herkes tarafından kabul edilmiş değerler.

Frame Generation (Kare Üretimi) Nedir?

Frame Generation yani Kare Üretimi olarak anılan teknolojiler, yerel olarak işlenen bir karenin yanına yapay olarak bir kare daha eklemekten sorumlu. NVIDIA, Multi yani Çoklu Kare Üretimi ile işlenen karenin yanına üç ayrı kare daha ekleyebiliyor. Yani işi bir sonraki noktaya taşıdılar. Yeşil ekibin tüm bu adımlardan ötürü teknolojilerin hepsi “Frame Generation” olarak anılmaya başladı.

Geliştirilen algoritmalar çok hızlı işliyor, oyunların normal şekilde üretilen tek bir karesine dayalı olarak birden fazla video karesi oluşturmaya olanak tanıyor. Başka bir deyişle bunlar sahte kareler. Temel olarak kare oluşturma, GPU tarafından işlenen bir oyunun iki karesi arasına kareler eklemek için derin öğrenme yapay zeka modellerini kullanma tekniğini ifade etmekte.

Ekran kartınız 3D modellere, ışıklandırmaya, dokulara vb. dayalı olarak “Frame One (Birinci Kare)” ve “Frame Three (Üçüncü Kare)” oluşturma işini yapar. Kare üretme araçları iki görüntüyü alıyor, “Frame Two (İkinci Kare)” olarak bilinen karenin nasıl görünmesi gerektiğine dair bir tahminde bulunuyor. Eğer algoritmalar çok gelişmişse tahmini mükemmele yakın şekilde yapabiliyor.

Birazdan bahsedeceğimiz “Çoklu Kare Üretimi” ise çıtayı bir değil birkaç kademe daha yükseltti. Sadece bir ekstra kare üretmek yerine birkaç kare üretilebiliyor. Diyelim ki bu teknoloji aktif ve en yüksek ayarlarda oyun oynuyorsunuz. Ekranda gördüğünüz dört kareden üçü yapay olarak yazılım teknolojileriyle oluşturulabiliyor. Bu FPS değerini muazzam şekilde artırma imkanı tanıyor fakat her zaman iyi sonuçlar vermeyebilir. Frame Gen oynadığınız oyunun türüne veya isteklerinize bağlı olarak muazzam işler çıkarabiliyor.

Yükseltme ve Kare Üretimi Arasındaki Fark Ne?

Frame Generation teknolojisi DLSS 3, Multi Frame Generation ise DLSS 4 duyurusunun bir parçasıydı. DLSS bildiğiniz üzere Derin Öğrenme Süper Örnekleme (Deep Learning Super Sampling) anlamına geliyor. Adından da anlaşılacağı gibi, bu teknik kare üretmekten ziyade örnekleme (veya yükseltme) ile ilgili.

Sadece DLSS değil, FSR ve XeSS dahil olmak üzere tüm hepsi aynı. GPU bir karenin daha düşük çözünürlüklü bir versiyonunu (örneğin 1080p) oluşturuyor ve ardından bunu 1440p veya 2160p (4K) gibi daha yüksek bir çözünürlüğe yükseltiyordu. DLSS’deki derin öğrenme, her oyun üzerinde ayrı ayrı bir makine öğrenimi modelini eğitme sürecini temsil ediyor.

Öte yandan, kare oluşturma tekniğinde iki karenin tamamını alınıyor ve sıfırdan tamamen yeni bir kare oluşturuluyor. Elbette bu teknolojilerin hepsini aynı anda kullanmak da mümkün.

NVIDIA DLSS Frame Generation

DLSS 3, Ekim 2022’de RTX 4000 Serisi ekran kartlarının piyasaya sürülmesiyle birlikte hayatımıza girdi. Alameti farikası ise Frame Generation teknolojisiydi. Teknolojinin RTX 4000 Serisi’ne özel olması ise eski RTX sahiplerini üzdü. Bunun nedeni, kare üretmek için yeterince hızlı olan dördüncü nesil Tensor Çekirdek’lerinin gerekliliğiydi. Şirket tarafından “performans çarpanı” olarak tanımlanan Kare Üretimi, 4 kata kadar doğal performans ve iki kat daha fazla yanıt kabiliyeti için yazılım ve donanımın bir kombinasyonunu kullanıyor.

Yazılım tarafında AI Super Resolution, AI Frame Generation ve NVIDIA Reflex‘ten yararlanılıyor. Bunlar sırasıyla görüntüyü yükseltmek, AI ile ek kareler oluşturmak ve ardından giriş gecikmesini azaltmak için var.

DLSS Frame Generation otomatik kodlayıcısı 4 temel veriyi ele alıyor: mevcut ve önceki oyun kareleri, Ada mimarisinin Optical Flow Accelerator’ı tarafından oluşturulan bir optik akış alanı, hareket vektörleri ve derinlik gibi oyun motoru verileri.

Optical Flow Accelerator, iki ardışık oyun içi kareyi analiz ediyor ve bir optik akış alanı hesaplaması yapıyor. Optik akış alanı, piksellerin kare 1’den kare 2’ye hareket ettiği yönü ve hızı yakalamakta. Optik Akış Hızlandırıcı, oyun motoru hareket vektörü hesaplamalarına dahil edilmeyen parçacıklar, yansımalar, gölgeler ve aydınlatma gibi piksel düzeyinde bilgileri yakalama yeteneğine sahip. Aşağıdaki motosiklet örneğinde, motosikletlinin hareket akışı gölgenin motosiklete göre ekranda kabaca aynı yerde kaldığını doğru bir şekilde temsil etmekte.

Optik Akış Hızlandırıcı, yansıma gibi piksel düzeyindeki efektleri doğru bir şekilde takip ederken, DLSS 3 ayrıca sahnedeki geometrinin hareketini tam olarak izlemek için oyun motoru hareket vektörlerini kullanıyor. Aşağıdaki örnekte oyun hareket vektörleri motosikletçinin yanından geçen yolun hareketini doğru bir şekilde izlediği (ancak gölgeleri değil) gösterilmiş. Yalnızca motor hareket vektörlerini kullanarak çerçeveler oluşturmak, gölgede pürüz gibi görsel anormalliklere neden olmakta.

DLSS Frame Generation yapay zeka ağı, her piksel için ara kareler oluşturmak üzere oyun hareket vektörlerinden, optik akış alanından ve sıralı oyun karelerinden gelen bilgilerin nasıl kullanılacağına karar veriyor. Bu ağ, hareketi izlemek için hem motor hareket vektörlerini hem de optik akışı kullanarak (aşağıdaki resimde görüldüğü gibi) hem geometriyi hem de efektleri doğru bir şekilde yeniden oluşturabiliyor.

Yapay zeka, DLSS 3 etkinleştirildiğinde ilk karenin dörtte üçünü ve DLSS Frame Generation kullanarak ikinci karenin tamamını yeniden yapılandırıyor. Biraz önce belirttiğimiz gibi, görüntülenen toplam piksellerin sekizde yedisi yeniden yapılandırılıyor ve performansa büyük katkı sağlanıyor.

Multi Frame Generation (Çoklu Kare Üretimi)

DLSS Çoklu Kare Üretimi ise maalesef sadece RTX 5000 Serisi tarafından destekleniyor. Frame Generation’ın ikinci nesli de diyebiliriz. İki sürüm arasındaki en büyük fark, yeni sürümün üç kareye kadar oluşturabilme yeteneği. Az önce de söylediğimiz gibi ilk nesilde yalnızca tek kare üretilebiliyordu.

Bu işin mucidi NVIDIA, ilk sürümle kare hızlarının dört kata kadar artabildiğini lanse etmişti. Sonraki sürümde ise şaşırtıcı şekilde sekiz kata kadar performans kazancı elde edilebildiği söyleniyor. Bunun gerçek performansa nasıl yansıdığını göstermek için Dune: Awakening’in bir demosu sunulmuştu. Oyun DLSS olmadan 4K’da 75 FPS verebiliyordu, DLSS 4 açıldığında inanılmaz şekilde kare oranı 275 FPS’lere çıkıyor yeşil ekibin demosuna göre.

DLSS 3 Kare Üretimi’nin AI modeli, hareket vektörleri ve derinlik gibi oyun verilerini ve GeForce RTX 4000 Serisi Optik Akış Hızlandırıcısından (Optical Flow Accelerator) gelen bir optik akış alanını kullanarak bir ek kare oluşturuyordu. Her yeni oluşturulan kare için hem Optik Akış Hızlandırıcı hem de AI modeli gerekeceğinden birden fazla kare oluşturmak performansı düşürebiliyordu. Performans dezavantajı GPU’yu kısıtlayarak daha düşük giriş kare hızlarına neden olabiliyordu.

DLSS 4 Çoklu Kare Üretimi, birden fazla Blackwell donanımını ve DLSS yazılım yeniliklerini bir araya getirerek çoklu kare üretimini gerçeğe dönüştürüyor.

Yeni kare oluşturma yapay zeka modeli %40 daha hızlı, %30 daha az VRAM kullanıyor ve birden fazla kare oluşturmak için işlenen kare başına yalnızca bir kez çalışması gerekiyor. Örneğin Warhammer 40.000: Darktide’da bu model, 4K maksimum ayarlarda 400 MB daha az bellek kullanırken %10 daha yüksek FPS sağlamayı başardı.

Ayrıca donanım optik akışı çok verimli bir yapay zeka modeliyle değiştirildi, ek optik akış alanı daha hızlı oluşturulabilir hale geldi. Yapay zeka modelleri birlikte, ek kareler oluşturmanın hesaplama dezavantajlarını önemli ölçüde azaltıyor.

Bu verimliliklerle bile, GPU’nun işlenen her kare için Süper Çözünürlük, Işın Yeniden Yapılandırma ve Çoklu Kare Üretimi genelinde 5 AI modelini birkaç milisaniye içinde yürütmesi gerekiyor. DLSS 4 kısmında da bahsettiğimiz gibi, aksi takdirde Multi Frame Generation işleri iyice yavaşlatabilir.

NVIDIA, bunun üstesinden gelebilmek için 2,5 kata kadar daha fazla yapay zeka işleme performansına sahip 5. Nesil Tensör Çekirdekleri’nden faydalanıyor. Ayrıca geliştirilen Reflex 2 teknolojisi de gecikmeleri azaltmaya yardımcı olmakta. Oluşturulan yeni kareler, akıcı bir deneyim sunmak için eşit aralıklarla yerleştiriliyor. DLSS 3 Kare Üretimi, ek karelerle birleşebilen, her kare arasında daha az tutarlı kare hızına yol açan ve akıcılığı etkileyen değişkenliğe sahip CPU tabanlı hızlandırma kullandı.

Blackwell mimarisi ise birden fazla kare oluşturmanın zorluklarını gidermek için kare hızlandırma mantığını ekran motoruna kaydıran ve GPU’nun ekran zamanlamasını daha hassas bir şekilde yönetmesini sağlayan donanım Flip Metering’i kullanmakta. Blackwell görüntüleme motoru ayrıca DLSS 4 ile Flip Metering için daha yüksek çözünürlükleri ve yenileme hızlarını desteklemek üzere iki kat daha fazla piksel işleme kapasitesiyle geliştirildi.

Hem yazılım hem donanımsal geliştirmeler birbiriyle uyumlu olacak şekilde yapıldı. Böylelikle DLSS 4’ün her 16 pikselden 15’ini mükemmel görüntü kalitesi, pürüzsüzlük ve gecikme ile üretmesi mümkün hale geldi.

AMD FSR Frame Generation ve Fluid Motion Frames

Fluid Motion Frames, esasen oyun deneyiminizi daha akıcı hale getirmek üzere geliştirilmiş sürücü tabanlı bir kare oluşturma teknolojisi. AMD daha sonrasında yapay zeka tabanlı bir çözüm daha duyurdu, ona birazdan geleceğiz.

Bu noktada erkenden bir şeyi açıklığa kavuşturalım. Temelde aynı olsa da FSR 3.0 tarafından kullanılan kare oluşturma teknolojisiyle ayrıştığı noktalar var. FSR’de oyun tarafından destek sunulması gerekirken, Fluid Motion Frames sürücü bazlı olarak aktif ediliyor. Hatta tüm DirectX 11 ve DirectX 12 oyunlarında aktifleştirmek mümkün olacak. Buna birazdan değineceğiz.

Normal FSR tabanlı kare üretim teknikleri gibi, AFMF de “FPS değerlerini artırmak” ve “daha akıcı oyun deneyimi” sağlamak üzere mevcut ve önceki kare arasına oluşturulan sahte kareler ekleniyor. Yani GPU tarafından üretildiği gibi yeni kareler dahil edilmiyor.

Başka bir deyişle, teknik olarak FPS göstergesinde daha yüksek değerler göreceksiniz. Ancak sisteminiz AFMF uygulanmamış gibi saniyede aynı sayıda (hatta bazen daha az) kare üretmiş olacak. Basitçe söylemek gerekirse, kare üretimi yalnızca oyunun monitörünüzde daha akıcı görünmesini sağlamakta ve oyun herhangi bir performans artışı görmeyecek.

FMF, ilk olarak Radeon RX 7000 Serisi (RDNA 3) ekran kartlarına özel olarak sunulmuştu. Sonrasında ise destek Radeon RX 6000 Serisiyle (RDNA 2) genişletildi. Daha eski GPU’lar ise ne yazık ki desteklenmiyor.

Yapay Zeka Tabanlı AMD Frame Generation

AMD, Computex 2025’te ilk kez “FSR Redstone” isimli bir projeden bahsetmişti. Project Redstone, diğer teknolojilerin yanı sıra yapay zeka ile çalışan bir Kare Üretimi teknolojisi getiriyor.

Şirket, FSR 3 ile tanıttığı Frame Generation için biraz geliştirilmiş enterpolasyon teknolojisi kullanıyordu. “Project Redstone” ile şirket, yaklaşımını daha yüksek doğruluk ve görüntü kalitesiyle birlikte kareler üretmek için zamansal ve uzamsal farkındalığı birleştiren yeni bir makine öğrenimi tabanlı modelle değiştiriyor.

NVIDIA’nın DLSS 4 ile getirdiği Multi Frame Generation teknolojisini el almıştık. AMD’nin üzerinde durduğu teknik Multi olmayan, normal Frame Generation teknolojisine benziyor. Yapay zeka destekli kare oluşturma, hem performans hem görüntü kalitesini artırabilecek kritik bir teknoloji. FSR 4’te kare oluşturma özelliği vardı ama ML tabanlı bir uygulama değildi. Redstone vaziyeti değiştiriyor, görünüşe göre yüksek FPS oranlarının yanı sıra üretilen karelerin kalitesi ve görsellerin doğruluğu da artacak.

AMD, Redstone kapsamında herhangi bir Multi Frame Generation (MFG) yeteneğinden bahsetmedi. NVIDIA her sahneye çıktığında DLSS’yi öne sürüyor, bu sayede AMD’ye üstünlük sağlıyordu. AMD’nin bu yönde işler yürütüyor olması ve rakibini yakalama potansiyeli olması mükemmel bir gelişme.

Intel XeSS Frame Generation

Intel, AMD FSR 4 ve NVIDIA DLSS 4 tarafından sunulan kare oluşturma teknolojilerine yanıt vermek üzere oyun geliştiricileri bir yazılım geliştirme kiti yayınlamıştı. Mavililer, geliştiricilerin API’sinin nasıl çalıştığını anlamalarına yardımcı olmak için Xe Super Sampling Super Resolution (XeSS-SR), ardından oyunlarında FPS (saniye başına kare sayısı) performansını artırmaya yardımcı olmak için Xe Super Sampling Frame Generation (XeSS-FG) ve Xe gecikmeyi düşürmek için Low Latency’nin (XeLL) teknolojilerini teşvik ediyor.

Xe Super Sampling (XeSS) teknolojisi, yapay zeka destekli yükseltme yöntemlerinin bir kombinasyonunu kullanarak PC oyunlarında kare hızlarını artırmaya yardımcı olmak için geliştirilmişti. XeSS 2 ile birlikte Intel Arc GPU’lara özel bir ara kare oluşturma ve giriş gecikmesi azaltma özelliği sunuldu.

Görünüşe göre Intel’in Kare Üretimi teknolojisi NVIDIA DLSS algoritmasına benziyor. Optik akış ve hareket vektörü yeniden projeksiyon algoritmalarını beslemek için hareket vektörleri ve derinlik bilgileri dahil olmak üzere önceki karelerden gelen veriler kullanılıyor. Ardından bunlar 3D işlem hattında tamamen işlenen kareler arasına eklenebilecek ara kareler oluşturmak için bir araya getirilmekte.

Intel’in toplam performans artışına ilişkin iddiaları şaşırtıcı. F1 24’ü 1440p’de çalıştıran en yüksek performans modunda, XeSS 2’nin yükseltmesi yeni Kare Üretimi özelliğiyle birleştiğinde performansı 48 FPS’den 186 FPS’ye çıkarıyor. Bu da 3,9 katlık devasa bir artış demek. En yüksek görsel kalite kullanıldığında bile performans 2,8 kat artarak 136 FPS’ye çıkıyor.

Frame Generation Her Zaman Mükemmeli Vermeyebilir

“Sahte kareler” üretme konsepti, hızlı hareket eden sekanslarda ve oyun içindeki yeşillik, gerçek zamanlı gölgeler gibi karmaşık nesnelerin olduğu noktalarda sorunlar yaratabiliyor. Grafiksel olarak yapaylıklar ve bozulmalar gibi göz zevkini bozan durumlar ortaya çıktığı için bu teknolojiler PC oyuncularını ikiye bölmekte. Tabii ki her oyuncu yüksek FPS, akıcı bir oyun deneyimi ister. O konuda sorun yok fakat seçtiğiniz oyuna bağlı olarak Frame Generation’dan memnun kalmayabilirsiniz. Yani dememiz o ki her zaman açmak zorunda değiliz.

Görsel Bozukluklar

Kare oluşturma, oyunun daha akıcı çalışıyormuş gibi görünmesini sağlamak için ekstra kareler ekleyerek çalışıyor. Daha önce işlenmiş kareler arasına uyan kareleri tahmin etmek için genellikle yapay zeka kullanılıyor. Benimsenen teknik oyunu ekstra akıcı hale getirebilir, ancak sorun şu ki bu kareler “gerçek” kareler değil. Sahte kareler için yapılan tahminler tam olarak doğru şekilde üretilemeyebilir. Özellikle de hızlı tempolu sahnelerde Frame Gen sizi çok rahatsız edebilir. Bazı oyunlarda görsel artefaktlar, ışık yanıp sönmesi veya görsel kaymalar yaşanabilir.

Gecikme Yaratabilir

Farenizi hareket ettirdiğinizde veya bir kontrol cihazı kullandığınızda, oyun girdilerinizi oluşturulan karelere yansıtmayabilir. Bunun nedeni GPU’nun kare oluşturma işlemi sırasında girdilerinizden haberdar olmaması. Sonuç olarak, eylemleriniz hesaba katılmadan bir kare görüntülenebilir, bu da giriş gecikmesi veya gecikme hissine yol açar.

Başka bir deyişle, sizin hareketleriniz ile ekranda gösterilenler arasında kopukluk yaşanabilir. Can sıkıcı bir durum. Rekabetçi oyunlarda Frame Generation’ı devre dışı bırakmanızı tavsiye ederiz.

Tutarsız Kare Süreleri

Muhtemelen daha önce bir oyunda mikro takılmalar yaşamışsınızdır; oyunun temposu düşükmüş gibi hissettirir. Bu genellikle kareler arasındaki sürenin düzensiz ve değişken olduğu tutarsız kare sürelerinden kaynaklanır. Genel kare hızı daha yüksek olsa bile, oyunun işleme şeklinden dolayı hissiyat kötü olabilir. Zayıf ekran kartlarında durum daha da vahim hale gelebilir.

Bahsettiğimiz her oyunda ve her sahnede yaşanacak diye bir şey yok. Herkes oyuncu da fark etmeyebilir. Spider-Man gibi çok fazla hızlı aksiyon veya kamera hareketi içeren oyunlarda daha fazla hissedilecektir.